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World File Search System战术
战术前沿的人工智能
摘要 — 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 在现代作战人员的武器库中扮演着越来越重要的角色，理想情况下可以充当随时待命的助手。在本扩展摘要中，我们探讨了 AI/ML 的某些方面，这些方面特别体现了其在战术边缘的部署，我们指的是直接参与执行“矛尖 [1]”任务的作战人员。AI 本质上依赖于计算能力和通信。在战术边缘，这两种资源通常都供不应求，配置成本高昂，并且在最好的情况下，在相互竞争的需求之间共享，更不用说在更危急的情况下了。在这里，我们列举了 AI/ML 在战术边缘的许多可能应用，并通过训练时间和运行时所需的计算能力和数据等特征来描述它们。从这些说明性示例中，我们概括了一组战术边缘 AI 应用程序的适用性特征，以最好地确保它们有助于提高作战人员的恢复力，而不是在最需要的时候失败。索引词——人工智能、战术优势
战术无人机可靠性分析
由 YILMAZ KOÇ 提交，部分满足中东技术大学航空航天工程系理学硕士学位的要求，由 Gülbin Dural Ünver 教授撰写 _____________________
“战术”投降的困境
敌人故意利用其部队来抑制敌方编队的机动，这一概念始终是规划考虑因素。然而，敌人通过实施“战术性”大规模投降来实现这一目标的想法是一种非常规但明显的可能性。无论对手决定执行这一行动方案 (COA) 是因为他们的敌方组织训练不足和补给不足，还是仅仅因为他们认为这一 COA 是拖延友军的最佳选择，与这一 COA 相关的选项和影响都应该在各个编队中得到理解。旅战斗队 (BCT) 经历敌方营战术组 (BTG) 的“战术性投降”，其所有相关人员、武器、车辆和设备都处于其 FLOT，这可能会对行动产生重大影响。如果受影响的 BCT 正在前往上级指挥部任务中的关键要素、时间敏感的目标，这种影响可能会成倍增加。
战术边缘的数据管理
信息技术现代化是美国联邦政府的首要任务，而作为最大的机构之一，国防部 (DOD) 对此尤为关注。现代化带来的好处包括更好的客户参与度、成本节约和效率——这与总统管理议程的跨机构优先目标不谋而合。所有这些要素都有一个共同点：数据。无论目标是增加远程办公和远程访问，还是优化人工智能等下一代技术，国防部都需要一个统一的数据管理平台。挑战在于，被称为海量数据碎片化的字面脱节往往会阻碍国防部走向现代化的道路。海量数据碎片化的根本原因包括数据资产的扩散，这些数据资产存储在不同的地方。在过去十年中，创新为云、托管服务提供商和企业数据中心提供了可选性，但也加剧了碎片化问题。拥有超过 10,000 个操作系统，数千个
